Aperçu - Que révèlent les médias sociaux au sujet de la crise des opioïdes au Canada?
Bibliographic record
Abstract
Nous avons utilisé les médias sociaux comme source de données potentielle pour obtenir de l’information en temps réel sur l’usage des opioïdes et sur les perceptions entourant ces substances au Canada. Nous avons recueilli des messages sur Twitter au moyen d’une plateforme d’analyse des médias sociaux entre le 15 juin et le 13 juillet 2017, puis nous les avons analysés afin d'y déceler les thèmes récurrents. Nous avons souvent relevé des messages concernant l’usage d’opioïdes à des fins médicales ainsi que des commentaires sur les efforts d’intervention déployés par le gouvernement du Canada dans le cadre de la crise des opioïdes. Les résultats de l’étude pourraient aider à orienter les pratiques en santé publique ainsi qu'à soutenir les intervenants communautaires dans leurs efforts pour contrer la crise.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".